Банк рефератов содержит более 364 тысяч рефератов, курсовых и дипломных работ, шпаргалок и докладов по различным дисциплинам: истории, психологии, экономике, менеджменту, философии, праву, экологии. А также изложения, сочинения по литературе, отчеты по практике, топики по английскому.
Полнотекстовый поиск
Всего работ:
364150
Теги названий
Разделы
Авиация и космонавтика (304)
Административное право (123)
Арбитражный процесс (23)
Архитектура (113)
Астрология (4)
Астрономия (4814)
Банковское дело (5227)
Безопасность жизнедеятельности (2616)
Биографии (3423)
Биология (4214)
Биология и химия (1518)
Биржевое дело (68)
Ботаника и сельское хоз-во (2836)
Бухгалтерский учет и аудит (8269)
Валютные отношения (50)
Ветеринария (50)
Военная кафедра (762)
ГДЗ (2)
География (5275)
Геодезия (30)
Геология (1222)
Геополитика (43)
Государство и право (20403)
Гражданское право и процесс (465)
Делопроизводство (19)
Деньги и кредит (108)
ЕГЭ (173)
Естествознание (96)
Журналистика (899)
ЗНО (54)
Зоология (34)
Издательское дело и полиграфия (476)
Инвестиции (106)
Иностранный язык (62792)
Информатика (3562)
Информатика, программирование (6444)
Исторические личности (2165)
История (21320)
История техники (766)
Кибернетика (64)
Коммуникации и связь (3145)
Компьютерные науки (60)
Косметология (17)
Краеведение и этнография (588)
Краткое содержание произведений (1000)
Криминалистика (106)
Криминология (48)
Криптология (3)
Кулинария (1167)
Культура и искусство (8485)
Культурология (537)
Литература : зарубежная (2044)
Литература и русский язык (11657)
Логика (532)
Логистика (21)
Маркетинг (7985)
Математика (3721)
Медицина, здоровье (10549)
Медицинские науки (88)
Международное публичное право (58)
Международное частное право (36)
Международные отношения (2257)
Менеджмент (12491)
Металлургия (91)
Москвоведение (797)
Музыка (1338)
Муниципальное право (24)
Налоги, налогообложение (214)
Наука и техника (1141)
Начертательная геометрия (3)
Оккультизм и уфология (8)
Остальные рефераты (21697)
Педагогика (7850)
Политология (3801)
Право (682)
Право, юриспруденция (2881)
Предпринимательство (475)
Прикладные науки (1)
Промышленность, производство (7100)
Психология (8694)
психология, педагогика (4121)
Радиоэлектроника (443)
Реклама (952)
Религия и мифология (2967)
Риторика (23)
Сексология (748)
Социология (4876)
Статистика (95)
Страхование (107)
Строительные науки (7)
Строительство (2004)
Схемотехника (15)
Таможенная система (663)
Теория государства и права (240)
Теория организации (39)
Теплотехника (25)
Технология (624)
Товароведение (16)
Транспорт (2652)
Трудовое право (136)
Туризм (90)
Уголовное право и процесс (406)
Управление (95)
Управленческие науки (24)
Физика (3463)
Физкультура и спорт (4482)
Философия (7216)
Финансовые науки (4592)
Финансы (5386)
Фотография (3)
Химия (2244)
Хозяйственное право (23)
Цифровые устройства (29)
Экологическое право (35)
Экология (4517)
Экономика (20645)
Экономико-математическое моделирование (666)
Экономическая география (119)
Экономическая теория (2573)
Этика (889)
Юриспруденция (288)
Языковедение (148)
Языкознание, филология (1140)

Реферат: Экономическое планирование методами математической статистики

Название: Экономическое планирование методами математической статистики
Раздел: Рефераты по экономико-математическому моделированию
Тип: реферат Добавлен 20:02:53 04 августа 2005 Похожие работы
Просмотров: 842 Комментариев: 2 Оценило: 1 человек Средний балл: 4 Оценка: неизвестно     Скачать

Министерство образования Украины


Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники


Кафедра ПОЭВМ


Комплексная курсовая работа

по курсу «Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах»

Тема: «Провести экономическую оценку эффективности работы предприятия. Провести долгосрочное планирование работы методами прогнозирования. Построить математическую модель повышения эффективности работы».


Выполнил:

ст. гр. ПОВТАС-96-3 Наумов А.С.

Руководитель: асс. Шамша Т. Б.

Комиссия: проф. к. т. н. Дударь З. В.

проф. к. .т. н. Лесная Н. С.

асс. Шамша Т.Б.


1999

РЕФЕРАТ


Пояснительная записка к комплексной курсовой работе: 19 с., 2 рис.,

9 табл., 2 приложения,4 источника.

Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды.

Работа посвящена исследованию экономической деятельности предприятия методами статистического анализа. В качестве исходных данных принимается некоторая совокупность выборок по экономическим показателям, в частности прибыли, затратах, ценах и т.д. за некоторый отчетный период работы предприятия. В работе к этому набору данных применяются различные методы статистического анализа, направленные на установление вида зависимости прибыли предприятия от других экономических показателей. На основании полученных результатов методами регрессионного анализа построенна математическая модель и оценена ее адекватность. Помимо этого проведен временной анализ показателей прибыли за 4 года и выявлены закономерности изменения прибыли по месяцам. На основании этих данных проведено прогнозирование прибыли на следующий (текущий) год.

Работа выполнена в учебных целях.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ, КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ, КРИТЕРИЙ , ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ, МУЛЬТИПЛИКАТИВНО-АДИТИВНАЯ МОДЕЛЬ, ТРЕНД.


СОДЕРЖАНИЕ


Введение 4

  1. Постановка задачи . 5

2. Предварительный анализ исходных данных……………………………8

3. Построение математической модели …………………… ……………..12

4. Временной анализ и прогнозирование………………………………….14

Выводы………………………………………………………………………16

Перечень ссылок. .17

Приложение А График зависимости колебаний прибыли предприятия

от времени……………………………………………………………… …..18

Приложение Б График прогноза изменения прибыли по месяцам……..19


ВВЕДЕНИЕ


Не вызывает сомнения тот факт, что организация любого производства без тщательного теоретического обоснования, экономических расчетов и прогнозирования – это растраченные впустую средства. Еще 10 лет назад такая подготовка занимала большое количество времени и средств, поскольку требовала значительного персонала и вычислительных мощностей. В настоящее время уровень развития вычислительной техники позволяет производить сложные статистические исследования при минимальных затратах рабочего времени, персонала и средств, что сделало их доступными для бухгалтерии каждого предприятия.

Безусловно, в условиях рыночной экономики, главным показателем рентабельности предприятия является прибыль. Поэтому очень важно понять, как необходимо вести хозяйство, что бы как говориться «не вылететь в трубу». И здесь незаменимы методы математической статистики, которые позволяют правильно оценить, какие факторы, и в какой степени влияют на прибыль, а так же на основании правильно построенной математической модели, спрогнозировать прибыль на будущий период.


1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ


Цель курсового проекта - сформировать профессиональные умения и навыки применения методов математической статистики к практическому анализу реальных физических процессов.

Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды.

Исходные данные для первой части поставленного задания приведены в табл. 1.1

Таблица 1.1 – Исходные данные для регрессионного анализа.


Прибыль

Коэффициент качества продукции

Доля в общем объеме продаж

Розничная цена

Коэффициент издержек на 1 продукции

Удовлетворение условий розничных торговцев

Y, %

X1

X2

X3

X4

X5

1

1,99

1,22

1,24

1,3

35,19

2,08

2

12,21

1,45

1,54

1,04

80

1,09

3

23,07

1,9

1,31

1

23,31

2,28

4

24,14

2,53

1,36

1,64

80

1,44

5

35,05

3,41

2,65

1,19

80

1,75

6

36,87

1,96

1,63

1,26

68,84

1,54

7

4,7

2,71

1,66

1,28

80

0,47

8

58,45

1,76

1,4

1,42

30,32

2,51

9

59,55

2,09

2,61

1,65

80

2,81

10

61,42

1,1

2,42

1,24

32,94

0,59

11

61,51

3,62

3,5

1,09

28,56

0,64

12

61,95

3,53

1,29

1,29

78,75

1,73

13

71,24

2,09

2,44

1,65

38,63

1,83

14

71,45

1,54

2,6

1,19

48,67

0,76


Продолжение таблицы 1.1

15

81,88

2,41

2,11

1,64

40,83

0,14

16

10,08

3,64

2,06

1,46

80

3,53

17

10,25

2,61

1,85

1,59

80

2,13

18

10,81

2,62

2,28

1,57

80

3,86

19

11,09

3,29

4,07

1,78

80

1,28

20

12,64

1,24

1,84

1,38

31,2

4,25

21

12,92

1,37

1,9

1,55

29,49

3,98


Основная цель первой части задания оценить влияние на прибыль предприятия от реализации продукции одного вида следующих факторов:

Х1 - Коэффициент качества продукции;

Х2 - Доля в общем объеме продаж;

Х3 – Розничная цена продукции;

Х4 – Коэффициент издержек на единицу продукции;

Х5 – Удовлетворение условий розничных торговцев.

Необходимо, применив регрессионные методы анализа, построить математическую модель зависимости прибыли от некоторых (или всех ) из вышеперечисленных факторов и проверить адекватность полученной модели.

На следующем этапе работы исходными данными являются суммы прибыли предприятия (конкретнее – завода шампанских вин) по каждому месяцу за четыре года, которые представлены в табл. 1.2.

Таблица 1.2 – Исходные данные для временного анализа

Месяц

1994

1996

1997

1998

Январь

1500000

1650000

1400000

1700000

Февраль

900000

850000

890000

1200000

Март

700000

600000

550000

459000

Апрель

300000

125000

250000

221000

Май

400000

300000

100000

1000

Июнь

250000

450000

150000

250000

Продолжение таблицы 1.2

Июль

200000

600000

132000

325000

Август

150000

750000

142000

354000

Сентябрь

300000

300000

254000

150000

Октябрь

250000

259000

350000

100000

Ноябрь

400000

453000

450000

259000

Декабрь

2000000

1700000

1000000

1900000


На этом этапе необходимо провести анализ имеющихся данных методами временных рядов, что позволит выявить закономерности колебаний прибыли по месяцам (цикличность и сезонность этих колебаний). Исследование этой закономерности позволит спрогнозировать прибыль на следующий год.


  1. Предварительный анализ исходных данных.


Прежде чем применить к имеющимся у нас исходным данным метод регрессионного анализа, необходимо провести некоторый предварительный анализ имеющихся в нашем распоряжении выборок. Это позволит сделать выводы о качестве имеющихся в нашем распоряжении данных, а именно: о наличии или отсутствии тренда, нормальном законе распределения выборки, оценить некоторые статистические характеристики и т.д.

Для всех последующих расчетов примем уровень значимости 0.05, что соответствует 5% вероятности ошибки.


2.1 Исследование выборки по прибыли.


  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 582791,6667.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (429399,2878; 736184,0456).

  • Дисперсия (рассеивание) 2,78993E+11.

  • Доверительный интервал для дисперсии (2,78993E+11; 5,36744E+11).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 528197,6018.

  • Медиана выборки 352000.

  • Размах выборки 1999000.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) 1,372426107.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

0,795776027.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 91%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в табл. 2.1 (2-й столбец). Сумма серий равняется 10. Поскольку данное значение не попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 18 до 33, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда не подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в табл. 2.1 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 585. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 495 до 729, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.1 – Критерии серий и инверсий

Прибыль

Критерий серий

Критерий инверсий

1500000

+

42

900000

+

1

700000

+

34

300000

-

18

400000

-

24

250000

-

11

200000

-

9

150000

-

6

300000

-

15

250000

-

9

400000

-

19

2000000

+

36

1650000

+

32

850000

+

27


Продолжение таблицы 2.1

600000

+

24

125000

-

3

300000

-

13

450000

-

17

600000

+

21

750000

+

21

300000

-

13

259000

-

11

453000

-

16

1700000

+

22

1400000

+

21

890000

+

18

550000

-

17

250000

-

8

100000

-

1

150000

-

4

132000

-

2

142000

-

2

254000

-

5

350000

-

7

450000

-

8

1000000

+

9

1700000

+

10

1200000

+

9

459000

-

8

221000

-

3

1000

-

0

250000

-

2

325000

-

3

354000

-

3

150000

-

1

100000

-

0

259000

-

0

1900000

+

0


Из результатов анализа видно, что критерии серий и инверсий дают противоречивые результаты проверки наличия тренда. Следует учитывать, что критерий инверсий является более мощным для выявления линейного тренда, однако для выявления флуктуации предпочтение следует отдать критерию инверсий. Из вышесказанного можно предположить, что в выборке присутствует тренд, не являющийся, однако линейным, а скорее выраженный в виде флуктуации. Последующие исследования подтверждают данное предположение, что явно видно из графика представленного в приложении А.

  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 211279,0407. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=9.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в табл. 2.2.

Таблица 2.2 – Критерий .

Интервалы группировки

Расчетная частота

Теоретическая частота

212279,0407

10

2,8347E-05

423558,0815

17

3,46434E-05

634837,1222

7

3,60783E-05

846116,163

2

3,20174E-05

1057395,204

4

2,42124E-05

1268674,244

1

1,56028E-05

1479953,285

1

8,56803E-06

1691232,326

2

4,00933E-06

1902511,367

3

1,59873E-06


Результирующее значение критерия 0 значительно меньше табличного 55,70 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.

3. Построение математической модели.


    1. . Регрессионный анализ.


Для построения математической модели выдвинем гипотезу о наличии линейной зависимости между прибылью и фактором времени, на нее влияющим. Следовательно, математическая модель может быть описана уравнением вида:

, (3.1)

где - линейно-независимые постоянные коэффициенты.

Для их отыскания применим регрессионный анализ. Результаты регрессии сведены в табл. 3.2 – 3.4.

Таблица 3.2 – Регрессионная статистика

Множественный R

0,096181456

R-квадрат

0,009250873

Нормированный R-квадрат

-0,012287152

Стандартная ошибка

537056,4999

Наблюдения

48


Таблица 3.3. –Дисперсионная таблица


df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

1,23884E+11

1,23884E+11

0,429513513

0,515492131

Остаток

46

1,32678E+13

2,8843E+11



Итого

47

1,33916E+13





Таблица 3.4 – Коэффициенты регрессии.


Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y

672637,41

157489,387

4,27100

9,65555E-05

355628

989646,

355628

989646

X

-3667,1732

5595,55298

-0,65537

0,51549

-14930,4

7596,07

-14930,4

7596,07

Таким образом, уравнение, описывающее математическую модель, приобретает вид:

Y= 672637,4113-3667,173252X1. (3.2)

F-критерий из табл. 3.3 показывает степень адекватности, полученной математической модели.

4. Временной анализ и прогнозирование.


По условию задания необходимо проанализировать прибыль предприятия за четыре года его работы, и на основе полученных данных построить прогноз на пятый год. Для решения поставленной задачи воспользуемся методом временных рядов.

Для расчета сезонных индексов зададимся мультипликативно-аддитивной моделью тренда:

Y=kX+b, (4.1)

и, используя метод простой линейной регрессии, построим гипотетическую модель (Приложение А). Отклонения от модели, выраженные в процентах, представлены в табл. 4.1.

Таблица 4.1 – Отклонение от модели


1994

1996

1997

1998

Январь

224%

264%

241%

317%

Февраль

135%

137%

154%

225%

Март

106%

97%

96%

87%

Апрель

46%

20%

44%

42%

Май

61%

49%

18%

0%

Июнь

38%

74%

27%

48%

Июль

31%

100%

24%

63%

Август

23%

125%

26%

69%

Сентябрь

47%

50%

46%

30%

Октябрь

39%

44%

64%

20%

Ноябрь

63%

77%

83%

52%

Декабрь

318%

291%

185%

383%

Для того чтобы рассчитать прогноз на следующий год, рассчитаем сезонные индексы по табл. 4.1, а затем, по уравнению тренда, найдем теоретические значения прибыли на следующий год. Для получения окончательного прогноза проведем нормирование, умножив значения тренда на сезонные индексы. Значения расчетов приведены в табл. 4.2.


Таблица 4.2 – Результаты прогноза.


Сезонные индексы

Тренд

Прогноз на 1999

Январь

209%

492946

1031069

Февраль

130%

489279

637311

Март

77%

485612

374399

Апрель

30%

481944

146354

Май

26%

478277

122574

Июнь

37%

474610

177951

Июль

43%

470943

204531

Август

49%

467276

227353

Сентябрь

35%

463609

160283

Октябрь

33%

459941

153419

Ноябрь

55%

456274

250688

Декабрь

235%

452607

1064985

График прогнозируемой прибыли представлен в Приложении Б.

ВЫВОДЫ


В результате проведенной работы был произведен статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построена адекватная математическая модель и спрогнозирована прибыль на последующие периоды.

В процессе выполнения работы изучили и научились применять на практике следующие методы математической статистики:

  • линейный регрессионный анализ,

  • множественный регрессионный анализ,

  • корреляционный анализ,

  • проверка стационарности и независимости выборок,

  • метод временных рядов,

  • выявление тренда,

  • критерий .

Перечень ссылок


  1. Бендод Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989.

  2. Математическая статистика. Под ред. А. М. Длина, М.: Высшая школа, 1975.

  3. Л.Н.Большев, Н.В.Смирнов. Таблицы математической статистики.-М.: Наука, 1983.

  4. Н.Дрейпер, Г.Смит. Прикладной регрессионный анализ. Пер. с англ.- М.: Статистика, 1973.


ПРИЛОЖЕНИЕ А

Г
рафик зависимости колебаний прибыли предприятия от времени.


Рисунок А.1 – График зависимости прибыли предприятия от времени.

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

График прогноза изменения прибыли по месяцам.



Рисунок Б.1 – График прогноза изменения прибыли по месяцам.



УДК

КП


Министерство образования Украины


Харьковский государственный технический университет радиоэлектроники


Кафедра ПОЭВМ


Комплексная курсовая работа

по курсу «Вероятностные процессы и математическая статистика в автоматизированных системах»

Тема: «Провести экономическую оценку эффективности работы предприятия. Провести долгосрочное планирование работы методом множественной линейной регрессии. Построить математическую модель повышения эффективности работы».


Выполнил:

Ст. гр. ПОВТАС-96-3 Фурсов Я. А.

Руководитель: асс. Шамша Т. Б.

Комиссия: проф. к. т. н. Дударь З. В.

проф. к.. т. н. Лесная Н. С.

асс. Шамша Т. Б.


1999

РЕФЕРАТ


Пояснительная записка к комплексной курсовой работе: 30 с.,

17 табл., 4 источника.

Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды.

Работа посвящена исследованию экономической деятельности предприятия методами статистического анализа. В качестве исходных данных принимается некоторая совокупность выборок по экономическим показателям, в частности прибыли, затратах, ценах и т.д. за некоторый отчетный период работы предприятия. В работе к этому набору данных применяются различные методы статистического анализа, направленные на установление вида зависимости прибыли предприятия от других экономических показателей. На основании полученных результатов методами регрессионного анализа построенна математическая модель и оценена ее адекватность. Помимо этого проведен временной анализ показателей прибыли за 4 года и выявлены закономерности изменения прибыли по месяцам. На основании этих данных проведено прогнозирование прибыли на следующий (текущий) год.

Работа выполнена в учебных целях.

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МНОЖЕСТВЕННАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ, УРОВЕНЬ ЗНАЧИМОСТИ, КРИТЕРИЙ СЕРИЙ, КРИТЕРИЙ ИНВЕРСИЙ, КРИТЕРИЙ , ТРЕНД


СОДЕРЖАНИЕ


Введение 4

  1. Постановка задачи 5

2.Предварительный анализ исходных данных……………………………7

3. Построение математической модели…………………………………….24

Выводы……………………………………………………………………….29

Перечень ссылок .30


ВВЕДЕНИЕ


Не вызывает сомнения тот факт, что организация любого производства без тщательного теоретического обоснования, экономических расчетов и прогнозирования – это растраченные впустую средства. Еще 10 лет назад такая подготовка занимала большое количество времени и средств, поскольку требовала значительного персонала и вычислительных мощностей. В настоящее время уровень развития вычислительной техники позволяет производить сложные статистические исследования при минимальных затратах рабочего времени, персонала и средств, что сделало их доступными для бухгалтерии каждого предприятия.

Безусловно, в условиях рыночной экономики, главным показателем рентабельности предприятия является прибыль. Поэтому очень важно понять, как необходимо вести хозяйство, что бы как говориться «не вылететь в трубу». И здесь незаменимы методы математической статистики, которые позволяют правильно оценить, какие факторы, и в какой степени влияют на прибыль, а так же на основании правильно построенной математической модели, спрогнозировать прибыль на будущий период.


1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ


Цель курсового проекта - сформировать профессиональные умения и навыки применения методов математической статистики к практическому анализу реальных физических процессов.

Цель задания – произвести статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построения адекватной математической модели для изучения возможностей ее максимизации и прогнозирования на последующие периоды.

Исходные данные для поставленного задания приведены в

таблице 1.1

Таблица 1.1 – Исходные данные для регрессионного анализа.


Прибыль

Коэффициент качества продукции

Доля в общем объеме продаж

Розничная цена

Коэффициент издержек на 1 продукции

Удовлетворение условий розничных торговцев

Y, %

X1

X2

X3

X4

X5

1

1,99

1,22

1,24

1,3

35,19

2,08

2

12,21

1,45

1,54

1,04

80

1,09

3

23,07

1,9

1,31

1

23,31

2,28

4

24,14

2,53

1,36

1,64

80

1,44

5

35,05

3,41

2,65

1,19

80

1,75

6

36,87

1,96

1,63

1,26

68,84

1,54

7

4,7

2,71

1,66

1,28

80

0,47

8

58,45

1,76

1,4

1,42

30,32

2,51

9

59,55

2,09

2,61

1,65

80

2,81

10

61,42

1,1

2,42

1,24

32,94

0,59

11

61,51

3,62

3,5

1,09

28,56

0,64

12

61,95

3,53

1,29

1,29

78,75

1,73

13

71,24

2,09

2,44

1,65

38,63

1,83

14

71,45

1,54

2,6

1,19

48,67

0,76

Продолжение таблицы 1.1

15

81,88

2,41

2,11

1,64

40,83

0,14

16

10,08

3,64

2,06

1,46

80

3,53

17

10,25

2,61

1,85

1,59

80

2,13

18

10,81

2,62

2,28

1,57

80

3,86

19

11,09

3,29

4,07

1,78

80

1,28

20

12,64

1,24

1,84

1,38

31,2

4,25

21

12,92

1,37

1,9

1,55

29,49

3,98


Основная цель первой части задания оценить влияние на прибыль предприятия от реализации продукции одного вида следующих факторов:

  • Х1 - коэффициент качества продукции;

  • Х2 - доля в общем объеме продаж;

  • Х3 – розничная цена продукции;

  • Х4 – коэффициент издержек на единицу продукции;

  • Х5 – удовлетворение условий розничных торговцев.

Необходимо, применив регрессионные методы анализа, построить математическую модель зависимости прибыли от некоторых (или всех ) из вышеперечисленных факторов и проверить адекватность полученной модели.

2 Предварительный анализ исходных данных


Прежде чем применить к имеющимся у нас исходным данным метод регрессионного анализа, необходимо провести некоторый предварительный анализ имеющихся в нашем распоряжении выборок. Это позволит сделать выводы о качестве имеющихся в нашем распоряжении данных, а именно: о наличии или отсутствии тренда, нормальном законе распределения выборки, оценить некоторые статистические характеристики и т.д.

Для всех последующих расчетов примем уровень значимости 0.05, что соответствует 5% вероятности ошибки.


2.1 Исследование выборки по прибыли (Y).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее)

34,91761905.

  • Доверительный интервал для математического

ожидания (22,75083;47,08441).

  • Дисперсия (рассеивание) 714,402159.

  • Доверительный интервал для дисперсии (439,0531; 1564,384).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 26,72830258.

  • Медиана выборки 24,14.

  • Размах выборки 79,89.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) 0,370221636.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

-1,551701276.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 77%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.1 (2-й столбец). Сумма серий равняется 5. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.1 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 81. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.1 – Критерии серий и инверсий.

Прибыль Y %

Критерий серий

Критерий инверсий

1,99

-

0

12,21

-

5

23,07

-

7

24,14

+

7

35,05

+

7

36,87

+

7

4,7

-

0

58,45

+

6

59,55

+

6

61,42

+

6

61,51

+

6

61,95

+

6

71,24

+

6

71,45

+

6

81,88

+

6

10,08

-

0


Продолжение таблицы 2.1

10,25

-

0

10,81

-

0

11,09

-

0

12,64

-

0

12,92

-

0

Итого

5

81

  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 10,69132103. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=7.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.2.

Таблица 2.2 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

12,68132103

0,221751084

4

23,37264207

0,285525351

2

34,0639631

0,313282748

1

44,75528414

0,2929147

2

55,44660517

0,233377369

0

66,1379262

0,158448887

5

76,82924724

0,091671119

2

Результирующее значение критерия 2,11526E-55 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.

    1. Исследование выборки по коэффициенту качества продукции (Х1).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 2,29.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (1,905859236; 2,674140764).

  • Дисперсия (рассеивание) 0,71215.

  • Доверительный интервал для дисперсии (0,437669008; 1,559452555).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 0,843889803.

  • Медиана выборки 2,09.

  • Размах выборки 2,54.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) 0,290734565.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

-1,161500717.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 37%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.3 (2-й столбец). Сумма серий равняется 11. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.3 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 89. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.3 – Критерии серий и инверсий.

Коэффициент качества продукции Х1

Критерий серий

Критерий инверсий

1,22

-

1

1,45

-

3

1,9

-

5

2,53

+

9

3,41

+

13

1,96

-

5

2,71

+

10

1,76

-

4

2,09

+

4

1,1

-

0

3,62

+

9

3,53

+

8

2,09

+

3

1,54

-

2

2,41

+

2

3,64

+

5

2,61

+

2

2,62

+

2

3,29

+

2

1,24

-

0

1,37

-

0

Итого

11

89


  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 0,337555921. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=7.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.4.

Таблица 2.4 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

1,437555921

5,960349765

4

1,775111843

8,241512255

3

2,112667764

9,71079877

4

2,450223685

9,750252967

1

2,787779606

8,342374753

4

3,125335528

6,082419779

0

3,462891449

3,778991954

2


Результирующее значение критерия 0,000980756 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.


2.3 Исследование выборки по доле в общем объеме продаж (Х2).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 2,083809524.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (1,748443949; 2,419175098).

  • Дисперсия (рассеивание) 0,542784762.

  • Доверительный интервал для дисперсии (0,333581504; 1,188579771).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 0,736739277.

  • Медиана выборки 1,9.

  • Размах выборки 2,83.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) 1,189037981.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

1,48713312.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 35%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.5 (2-й столбец). Сумма серий равняется 11. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.5 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 89. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.5 – Критерии серий и инверсий.

Коэффициент качества продукции Х2

Критерий серий

Критерий инверсий

1,24

-

0

1,54

-

4

1,31

-

1

1,36

-

1

2,65

+

14


Продолжение таблицы 2.5

1,63

-

2

1,66

-

2

1,4

-

1

2,61

+

10

2,42

+

7

3,5

+

9

1,29

-

9

2,44

+

6

2,6

+

6

2,11

+

4

2,06

+

3

1,85

-

1

2,28

+

2

4,07

+

2

1,84

-

0

1,9

+

0

Итого

10

84


  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 0,294695711. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=9.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.6.


Таблица 2.6 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

1,534695711

8,613638207

5

1,829391421

10,71322271

3

2,124087132

11,35446101

5

2,418782843

10,25476697

1

2,713478553

7,892197623

5

3,008174264

5,175865594

0

3,302869975

2,892550245

0

3,597565686

1,377500344

1

3,892261396

0,559004628

1


Результирующее значение критерия 0,000201468 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.


2.4 Исследование выборки по розничной цене (Х3).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 1,390952381.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (1,287631388; 1,494273374).

  • Дисперсия (рассеивание) 0,051519048.

  • Доверительный интервал для дисперсии (0,031662277; 0,112815433).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 0,226978077.

  • Медиана выборки 1,38.

  • Размах выборки 0,78.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) -0,060264426.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

-1,116579819.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 16%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.7 (2-й столбец). Сумма серий равняется 8. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.7 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 68. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.7 – Критерии серий и инверсий.

Розничная цена Х4

Критерий серий

Критерий инверсий

1,3

-

9

1,04

-

1

1

-

0

1,64

+

13

1,19

-

1


Продолжение таблицы 2.7

1,26

-

3

1,28

-

3

1,42

+

5

1,65

+

10

1,24

-

2

1,09

-

0

1,29

-

1

1,65

+

7

1,19

-

0

1,64

+

5

1,46

+

1

1,59

+

3

1,57

+

2

1,78

+

2

1,38

+

0

1,55

+

0

Итого

8

68


  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 0,090791231. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=8.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.8.


Таблица 2.8 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

1,090791231

15,39563075

3

1,181582462

24,12028441

0

1,272373693

32,20180718

4

1,363164924

36,63455739

3

1,453956155

35,51522214

2

1,544747386

29,33938492

1

1,635538617

20,65381855

3

1,726329848

12,38975141

4

Результирующее значение критерия 3,27644E-33 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.


2.5 Исследование выборки по коэффициенту издержек на единицу продукции (Х4).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 57,46333333.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (46,70536237; 68,22130429).

  • Дисперсия (рассеивание) 558,5363233.

  • Доверительный интервал для дисперсии (343,2620073; 1223,072241).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 23,63337308.

  • Медиана выборки 68,84.

  • Размах выборки 56,69.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) --0,199328538.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

-1,982514776.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 41%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.9 (2-й столбец). Сумма серий равняется 11. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.9 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 89. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.9 – Критерии серий и инверсий

Розничная цена Х4

Критерий серий

Критерий инверсий

35,19

-

6

80

+

11

23,31

-

0

80

+

10


Продолжение таблицы 2.9.

80

+

10

68,84

+

8

80

+

9

30,32

-

3

80

+

8

32,94

-

3

28,56

-

0

78,75

+

5

38,63

-

2

48,67

-

3

40,83

-

2

80

+

2

80

+

2

80

+

2

80

+

2

31,2

-

1

29,49

-

0

Итого

11

89


  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 9,453349234. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=5.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.10.


Таблица 2.10 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

32,76334923

0,205311711

5

42,21669847

0,287891016

4

51,6700477

0,343997578

1

61,12339693

0,350264029

0

70,57674617

0,30391251

1

Результирующее значение критерия 3,27644E-33 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.


2.6 Исследование выборки по коэффициенту удовлетворения условий розничных торговцев (Х5).

  • Математическое ожидание (арифметическое среднее) 1,937619048.

  • Доверительный интервал для математического ожидания (1,390131506; 2,485106589).

  • Дисперсия (рассеивание) 1,446569048.

  • Доверительный интервал для дисперсии (0,889023998; 3,167669447).

  • Средне квадратичное отклонение (от среднего) 1,202733989.

  • Медиана выборки 1,75.

  • Размах выборки 4,11.

  • Асимметрия (смещение от нормального распределения) --0,527141402.

  • Эксцесс выборки (отклонение от нормального распределения)

-0,580795634.

  • Коэффициент вариации (коэффициент представительности среднего) 62%.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия серий. Результаты проверки представлены в таблице 2.11 (2-й столбец). Сумма серий равняется 13. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 5 до 15, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

  • Проверка статистической независимости выборки (проверка наличия тренда) методом критерия инверсий. Количество инверсий представлено в таблице 2.11 (3-й столбец). Сумма инверсий равняется 80. Поскольку данное значение попадает в доверительный интервал (табличные значения) от 64 до 125, следовательно, гипотеза о статистической независимости и отсутствии тренда подтверждается.

Таблица 2.11 – Критерии серий и инверсий.

Розничная цена Х4

Критерий серий

Критерий инверсий

2,08

+

12

1,09

-

5

2,28

+

12

1,44

-

6

1,75

+

8

1,54

-

6


Продолжение таблицы 2.11

0,47

-

1

2,51

+

8

2,81

+

8

0,59

-

1

0,64

-

1

1,73

-

3

1,83

+

3

0,76

-

1

0,14

-

0

3,53

+

2

2,13

+

1

3,86

+

1

1,28

-

0

4,25

+

1

3,98

+

0

Итого

13

80


  • Проверка гипотезы о нормальном законе распределения выборки с применением критерия . Разобьем выборку на интервалы группировки длиной 0,4*среднеквадратичное отклонение = 0,481093595. Получим следующее количество интервалов группировки размах/длина интервала=8.Все данные о границах интервалов, теоретических и эмпирических частотах приведены в таблице 2.12.


Таблица 2.12 – Критерий .

Интервалы группировки

Теоретическая частота

Расчетная частота

0,621093595

3,826307965

3

1,102187191

5,47254967

3

1,583280786

6,669793454

3

2,064374382

6,927043919

3

2,545467977

6,130506823

4

3,026561573

4,623359901

1

3,507655168

2,971200139

0

3,988748764

1,627117793

3

Результирующее значение критерия 0,066231679 значительно меньше табличного 12,6 – следовательно, гипотеза о нормальности закона распределения принимается с уровнем значимости 0,05.


  1. Построение математической модели

    1. Корреляционный анализ.

Для оценки степени зависимости между переменными модели построим корреляционную матрицу, и для каждого коэффициента корреляции в матрице рассчитаем V-функцию, которая служит для проверки гипотезы об отсутствии корреляции между переменными.

Таблица 3.1. – Корреляционная матрица



Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

R

0,95238

0,00950

0,21252

-0,01090

-0,30012

-0,42102


V

8,30380

0,04247

0,96511

-0,04873

-1,38479

-2,00769

X1

R

0,00950

0,95238

0,36487

0,13969

0,50352

-0,12555


V

0,04247

8,30380

1,71054

0,62883

2,47761

-0,56445

X2

R

0,21252

0,36487

0,95238

0,23645

0,06095

-0,19187


V

0,96511

1,71054

8,30380

1,07781

0,27291

-0,86885

X3

R

-0,01090

0,13969

0,23645

0,95238

0,24228

0,25014


V

-0,04873

0,62883

1,07781

8,30380

1,10549

1,14293

X4

R

-0,30012

0,50352

0,06095

0,24228

0,95238

-0,03955


V

-1,38479

2,47761

0,27291

1,10549

8,30380

-0,17694

X5

R

-0,42102

-0,12555

-0,19187

0,25014

-0,03955

0,95238


V

-2,00769

-0,56445

-0,86885

1,14293

-0,17694

8,30380

Гипотеза о нулевой корреляции принимается при –1,96

    1. Регрессионный анализ.

Для построения математической модели выдвинем гипотезу о наличии линейной зависимости между прибылью (иначе Y) и факторами на нее влияющими (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5). Следовательно, математическая модель может быть описана уравнением вида:

, (3.1)

где - линейно-независимые постоянные коэффициенты.

Для их отыскания применим множественный регрессионный анализ. Результаты регрессии сведены в таблицы 3.2 – 3.4.

Таблица 3.2.-Регрессионная статистика.

Множественный R

0,609479083

R-квадрат

0,371464753

Нормированный R-квадрат

0,161953004

Стандартная ошибка

24,46839969

Наблюдения

21

Таблица 3.3. –Дисперсионная таблица.

Степени свободы

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

5

5307,504428

1061,500886

1,773002013

0,179049934

Остаток

15

8980,538753

598,7025835



Итого

20

14288,04318





Таблица 3.4 – Коэффициенты регрессии.


Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

B0

38,950215

35,7610264

1,0891805

0,29326

-37,272

115,173

-37,2726

115,173

B1

4,5371110

8,42440677

0,5385674

0,59808

-13,419

22,4933

-13,4190

22,4933

B2

1,8305781

8,73999438

0,2094484

0,83691

-16,798

20,4594

-16,7982

20,4594

B3

23,645979

27,4788285

0,8605162

0,40304

-34,923

82,2157

-34,9237

82,2157

B4

-0,526248

0,28793074

-1,827690

0,08755

-1,1399

0,08746

-1,13995

0,08746

B5

-10,780037

4,95649626

-2,174931

0,04604

-21,344

-0,21550

-21,3445

-0,21550


Таким образом, уравнение, описывающее математическую модель, приобретает вид:

Y=4,53711108952303*X1+1,830578196*X2+23,64597929*X3- 0,526248308*X5-10,78003746*X5+38,95021506. (3.2)

Для оценки влияния каждого из факторов на результирующую математическую модель применим метод множественной линейной регрессии к нормированным значениям переменных , результаты пересчета коэффициентов приведены в таблице 3.5.

Таблица 3.5.Оценка влияния факторов.


Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

Y-пересечение

38,95021506

35,76102644

1,089180567

Переменная X 1

3,828821785

7,109270974

0,538567428

Переменная X 2

1,348658856

6,439097143

0,209448441

Переменная X 3

5,367118917

6,237091662

0,86051628

Переменная X 4

-12,43702261

6,804774783

-1,827690556

Переменная X 5

-12,96551745

5,961346518

-2,174931018

Коэффициенты в таблице 3.5 показывают степень влияния каждой из переменных на результат (Y). Чем больше коэффициент, тем сильнее прямая зависимость (отрицательные коэффициенты показывают обратную зависимость).

F-критерий из таблицы 3.3 показывает степень адекватности полученной математической модели.

ВЫВОДЫ


В результате проведенной работы был произведен статистический анализ исходных данных, полученных при исследовании основных показателей деятельности предприятия, с целью выявления доминирующих факторов влияющих на прибыль и построена адекватная математическая модель и спрогнозирована прибыль на последующие периоды.

В процессе выполнения работы изучили и научились применять на практике следующие методы математической статистики:

  • линейный регрессионный анализ,

  • множественный регрессионный анализ,

  • корреляционный анализ,

  • проверка стационарности и независимости выборок,

  • выявление тренда,

  • критерий .

Перечень ссылок


  1. Бендод Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. – М.: Мир, 1989.

  2. Математическая статистика. Под ред. А. М. Длина, М.: Высшая школа, 1975.

  3. Л.Н.Большев, Н.В.Смирнов. Таблицы математической статистики.-М.: Наука, 1983.

  4. Н.Дрейпер, Г.Смит. Прикладной регрессионный анализ. Пер. с англ.- М.: Статистика, 1973.



Overview

Временные ряды_ИД
Регрессионный анализ_ИД
Регрессия
Анализ У
Анализ Х1
Анализ Х2
Анализ Х3
Анализ Х4
Анализ Х5


Sheet 1: Временные ряды_ИД

Месяц 1994 1996 1997 1998
Январь 1500000 1650000 1400000 1700000
Февраль 900000 850000 890000 1200000
Март 700000 600000 550000 459000
Апрель 300000 125000 250000 221000
Май 400000 300000 100000 1000
Июнь 250000 450000 150000 250000
Июль 200000 600000 132000 325000
Август 150000 750000 142000 354000
Сентябрь 300000 300000 254000 150000
Октябрь 250000 259000 350000 100000
Ноябрь 400000 453000 450000 259000
Декабрь 2000000 1700000 1000000 1900000

Sheet 2: Регрессионный анализ_ИД


Прибыль Коэффициент качества продукции Доля в общем объеме продаж Розничная цена Коэффициент издержек на 1 продукции Удовлетворение условий розничных торговцев
Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего
Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего
Y, % X1 X2 X3 X4 X5
Y X1 X2 X3 X4 X5
Y X1 X2 X3 X4 X5
1 1.99 1.22 1.24 1.3 35.19 2.08
-32.93 -1.07 -0.84 -0.09 -22.27 0.14
1084.23 1.14 0.71 0.01 496.1 0.02
2 12.21 1.45 1.54 1.04 80 1.09
-22.71 -0.84 -0.54 -0.35 22.54 -0.85
515.64 0.71 0.3 0.12 507.9 0.72
3 23.07 1.9 1.31 1 23.31 2.28
-11.85 -0.39 -0.77 -0.39 -34.15 0.34
140.37 0.15 0.6 0.15 1166.45 0.12
4 24.14 2.53 1.36 1.64 80 1.44
-10.78 0.24 -0.72 0.25 22.54 -0.5
116.16 0.06 0.52 0.06 507.9 0.25
5 35.05 3.41 2.65 1.19 80 1.75
0.13 1.12 0.57 -0.2 22.54 -0.19
0.02 1.25 0.32 0.04 507.9 0.04
6 36.87 1.96 1.63 1.26 68.84 1.54
1.95 -0.33 -0.45 -0.13 11.38 -0.4
3.81 0.11 0.21 0.02 129.43 0.16
7 4.7 2.71 1.66 1.28 80 0.47
-30.22 0.42 -0.42 -0.11 22.54 -1.47
913.1 0.18 0.18 0.01 507.9 2.15
8 58.45 1.76 1.4 1.42 30.32 2.51
23.53 -0.53 -0.68 0.03 -27.14 0.57
553.77 0.28 0.47 0 736.76 0.33
9 59.55 2.09 2.61 1.65 80 2.81
24.63 -0.2 0.53 0.26 22.54 0.87
606.75 0.04 0.28 0.07 507.9 0.76
10 61.42 1.1 2.42 1.24 32.94 0.59
26.5 -1.19 0.34 -0.15 -24.52 -1.35
702.38 1.42 0.11 0.02 601.39 1.82
11 61.51 3.62 3.5 1.09 28.56 0.64
26.59 1.33 1.42 -0.3 -28.9 -1.3
707.15 1.77 2.01 0.09 835.4 1.68
12 61.95 3.53 1.29 1.29 78.75 1.73
27.03 1.24 -0.79 -0.1 21.29 -0.21
730.75 1.54 0.63 0.01 453.12 0.04
13 71.24 2.09 2.44 1.65 38.63 1.83
36.32 -0.2 0.36 0.26 -18.83 -0.11
1319.32 0.04 0.13 0.07 354.69 0.01
14 71.45 1.54 2.6 1.19 48.67 0.76
36.53 -0.75 0.52 -0.2 -8.79 -1.18
1334.61 0.56 0.27 0.04 77.32 1.39
15 81.88 2.41 2.11 1.64 40.83 0.14
46.96 0.12 0.03 0.25 -16.63 -1.8
2205.47 0.01 0 0.06 276.67 3.23
16 10.08 3.64 2.06 1.46 80 3.53
-24.84 1.35 -0.02 0.07 22.54 1.59
616.91 1.82 0 0 507.9 2.54
17 10.25 2.61 1.85 1.59 80 2.13
-24.67 0.32 -0.23 0.2 22.54 0.19
608.49 0.1 0.05 0.04 507.9 0.04
18 10.81 2.62 2.28 1.57 80 3.86
-24.11 0.33 0.2 0.18 22.54 1.92
581.18 0.11 0.04 0.03 507.9 3.7
19 11.09 3.29 4.07 1.78 80 1.28
-23.83 1 1.99 0.39 22.54 -0.66
567.76 1 3.94 0.15 507.9 0.43
20 12.64 1.24 1.84 1.38 31.2 4.25
-22.28 -1.05 -0.24 -0.01 -26.26 2.31
496.29 1.1 0.06 0 689.76 5.35
21 12.92 1.37 1.9 1.55 29.49 3.98
-22 -0.92 -0.18 0.16 -27.97 2.04
483.9 0.85 0.03 0.03 782.51 4.17

Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу
Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность
Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу
M(X) 34.92 2.29 2.08 1.39 57.46 1.94
0 0 0 0 0 0
714.4 0.71 0.54 0.05 558.54 1.45

Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу













D(X) 714.4 0.71 0.54 0.05 558.54 1.45













S2 26.73 0.84 0.74 0.23 23.63 1.2













Ковариционная матрица














Y X1 X2 X3 X4 X5













Y 680.38 0.21 4.18 -0.07 -189.58 -13.53













X1 0.21 0.68 0.23 0.03 10.04 -0.13













X2 4.18 0.23 0.52 0.04 1.06 -0.17













X3 -0.07 0.03 0.04 0.05 1.3 0.07













X4 -189.58 10.04 1.06 1.3 531.94 -1.12













X5 -13.53 -0.13 -0.17 0.07 -1.12 1.38













Кореляционная матрица














Y X1 X2 X3 X4 X5












Y R 0.95 0.01 0.21 -0.01 -0.3 -0.42













V 8.3 0.04 0.97 -0.05 -1.38 -2.01












X1 R 0.01 0.95 0.36 0.14 0.5 -0.13













V 0.04 8.3 1.71 0.63 2.48 -0.56












X2 R 0.21 0.36 0.95 0.24 0.06 -0.19













V 0.97 1.71 8.3 1.08 0.27 -0.87












X3 R -0.01 0.14 0.24 0.95 0.24 0.25













V -0.05 0.63 1.08 8.3 1.11 1.14












X4 R -0.3 0.5 0.06 0.24 0.95 -0.04













V -1.38 2.48 0.27 1.11 8.3 -0.18












X5 R -0.42 -0.13 -0.19 0.25 -0.04 0.95













V -2.01 -0.56 -0.87 1.14 -0.18 8.3


































Область принятия гипотезы -1.96 1.96















Sheet 3: Регрессия

ВЫВОД ИТОГОВ
















Регрессионная статистика






Множественный R 0.01






R-квадрат 0






Нормированный R-квадрат -0.05






Стандартная ошибка 27.42






Наблюдения 21















Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 1 1.42 1.42 0 0.97


Остаток 19 14286.62 751.93




Итого 20 14288.04















Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 34.19 17.68 1.93 0.07 -2.81 71.2 -2.81 71.2
Переменная X 1 0.32 7.27 0.04 0.97 -14.89 15.52 -14.89 15.52



























ВЫВОД ОСТАТКА
















Наблюдение Предсказанное Y Остатки Стандартные остатки




1 34.58 -32.59 -1.28




2 34.65 -22.44 -0.88




3 34.79 -11.72 -0.46




4 34.99 -10.85 -0.43













6 34.81 2.06 0.08




7 35.05 -30.35 -1.19




8 34.75 23.7 0.93




9 34.85 24.7 0.97




10 34.54 26.88 1.06




11 35.34 26.17 1.03




12 35.31 26.64 1.05













14 34.68 36.77 1.44




15 34.96 46.92 1.84




16 35.34 -25.26 -0.99




17 35.02 -24.77 -0.97




18 35.02 -24.21 -0.95




19 35.23 -24.14 -0.95




20 34.59 -21.95 -0.86




21 34.63 -21.71 -0.85





Sheet 4: Анализ У

Прибыль Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
Y, %


7
1.99 - 0 8 12.68 0.22
12.21 - 0 2 23.37 0.29
23.07 - 0 1 34.06 0.31
24.14 + 0 2 44.76 0.29
35.05 + 0 0 55.45 0.23
36.87 + 0 5 66.14 0.16
4.7 - 0 2 76.83 0.09
58.45 + 0


59.55 + 0


61.42 + 0


61.51 + 0


61.95 + 0


71.24 + 0


71.45 + 0


81.88 + 0


10.08 - 0


10.25 - 0


10.81 - 0


11.09 - 0


12.64 - 0


12.92 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


34.92 22.75 47.08


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


714.4 439.05 1564.38


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
26.73 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

24.14 5 5 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
79.89




Вариация Критерий инверсий

77% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.37 тренд отсутствует

Эксцес




-1.55





Sheet 5: Анализ Х1

Коэффициент качества продукции Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X1


7
1.22 - 0 4 1.44 5.96
1.45 - 0 3 1.78 8.24
1.9 - 0 4 2.11 9.71
2.53 + 0 1 2.45 9.75
3.41 + 0 4 2.79 8.34
1.96 - 0 0 3.13 6.08
2.71 + 0 2 3.46 3.78
1.76 - 0


2.09 + 0


1.1 - 0


3.62 + 0


3.53 + 0


2.09 + 0


1.54 - 0


2.41 + 0


3.64 + 0


2.61 + 0


2.62 + 0


3.29 + 0


1.24 - 0


1.37 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


2.29 1.91 2.67


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.71 0.44 1.56


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.84 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

2.09 5 11 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
2.54




Вариация Критерий инверсий

37% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.29 тренд отсутствует

Эксцес




-1.16





Sheet 6: Анализ Х2

Доля в общем объеме продаж Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X2


9
1.24 - 0 5 1.53 8.61
1.54 - 0 3 1.83 10.71
1.31 - 0 5 2.12 11.35
1.36 - 0 1 2.42 10.25
2.65 + 0 5 2.71 7.89
1.63 - 0 0 3.01 5.18
1.66 - 0 0 3.3 2.89
1.4 - 0 1 3.6 1.38
2.61 + 0 1 3.89 0.56
2.42 + 0


3.5 + 0


1.29 - 9


2.44 + 0


2.6 + 0


2.11 + 0


2.06 + 0


1.85 - 0


2.28 + 0


4.07 + 0


1.84 - 0


1.9 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


2.08 1.75 2.42


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.54 0.33 1.19


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.74 Критерий серий
0
Медиана мин. рассчетное макс.

1.9 5 10 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
2.83




Вариация Критерий инверсий

35% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 9 125

1.19 тренд отсутствует

Эксцес




1.49





Sheet 7: Анализ Х3

Розничная цена Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X3


8
1.3 - 0 3 1.09 15.4
1.04 - 0 0 1.18 24.12
1 - 0 4 1.27 32.2
1.64 + 0 3 1.36 36.63
1.19 - 0 2 1.45 35.52
1.26 - 0 1 1.54 29.34
1.28 - 0 3 1.64 20.65
1.42 + 0 4 1.73 12.39
1.65 + 0


1.24 - 0


1.09 - 0


1.29 - 0


1.65 + 0


1.19 - 0


1.64 + 0


1.46 + 0


1.59 + 0


1.57 + 0


1.78 + 0


1.38 + 0


1.55 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


1.39 1.29 1.49


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.05 0.03 0.11


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.23 Критерий серий
0
Медиана мин. рассчетное макс.

1.38 5 8 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
0.78




Вариация Критерий инверсий

16% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

-0.06 тренд отсутствует

Эксцес




-1.12





Sheet 8: Анализ Х4

Коэффициент издержек на 1 продукции Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X4


5
35.19 - 0 5 32.76 0.21
80 + 11 4 42.22 0.29
23.31 - 0 1 51.67 0.34
80 + 10 0 61.12 0.35
80 + 10 1 70.58 0.3
68.84 + 0


80 + 9


30.32 - 0


80 + 8


32.94 - 0


28.56 - 0


78.75 + 0


38.63 - 0


48.67 - 0


40.83 - 0


80 + 2


80 + 2


80 + 2


80 + 2


31.2 - 0


29.49 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


57.46 46.71 68.22


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


558.54 343.26 1223.07


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
23.63 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

68.84 5 11 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
56.69




Вариация Критерий инверсий

41% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 56 125

-0.2 тренд отсутствует

Эксцес




-1.98





Sheet 9: Анализ Х5

Удовлетворение условий розничных торговцев Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X5


8
2.08 + 0 3 0.62 3.83
1.09 - 0 3 1.1 5.47
2.28 + 0 3 1.58 6.67
1.44 - 0 3 2.06 6.93
1.75 + 0 4 2.55 6.13
1.54 - 0 1 3.03 4.62
0.47 - 0 0 3.51 2.97
2.51 + 0 3 3.99 1.63
2.81 + 0


0.59 - 0


0.64 - 0


1.73 - 0


1.83 + 0


0.76 - 0


0.14 - 0


3.53 + 0


2.13 + 0


3.86 + 0


1.28 - 0


4.25 + 0


3.98 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


1.94 1.39 2.49


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


1.45 0.89 3.17


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
1.2 Критерий серий
0.07
Медиана мин. рассчетное макс.

1.75 5 13 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
4.11




Вариация Критерий инверсий

62% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.53 тренд отсутствует

Эксцес




-0.58






Overview

Временные ряды-Регрессия
Временные ряды_ИД
Анализ У
Регрессионный анализ_ИД
Пошаговая регрессия
Множественная регрессия
Оценка влияния факторов
Влияние коэфициентов
Анализ Х1
Анализ Х2
Анализ Х3
Анализ Х4
Анализ Х5


Sheet 1: Временные ряды-Регрессия

ВЫВОД ИТОГОВ
















Регрессионная статистика






Множественный R 0.1






R-квадрат 0.01






Нормированный R-квадрат -0.01






Стандартная ошибка 537056.5






Наблюдения 48















Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 1 123884446808.51 123884446808.51 0.43 0.52


Остаток 46 13267765469858.2 288429684127.35




Итого 47 13391649916666.7















Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 672637.41 157489.39 4.27 0 355628.02 989646.8 355628.02 989646.8
Переменная X 1 -3667.17 5595.55 -0.66 0.52 -14930.43 7596.08 -14930.43 7596.08



























ВЫВОД ОСТАТКА
















Наблюдение Предсказанное Y Остатки Стандартные остатки




1 668970.24 831029.76 1.56




2 665303.06 234696.94 0.44




3 661635.89 38364.11 0.07




4 657968.72 -357968.72 -0.67




5 654301.55 -254301.55 -0.48




6 650634.37 -400634.37 -0.75




7 646967.2 -446967.2 -0.84




8 643300.03 -493300.03 -0.93




9 639632.85 -339632.85 -0.64




10 635965.68 -385965.68 -0.73




11 632298.51 -232298.51 -0.44




12 628631.33 1371368.67 2.58




13 624964.16 1025035.84 1.93




14 621296.99 228703.01 0.43




15 617629.81 -17629.81 -0.03




16 613962.64 -488962.64 -0.92




17 610295.47 -310295.47 -0.58




18 606628.29 -156628.29 -0.29




19 602961.12 -2961.12 -0.01




20 599293.95 150706.05 0.28




21 595626.77 -295626.77 -0.56




22 591959.6 -332959.6 -0.63




23 588292.43 -135292.43 -0.25




24 584625.25 1115374.75 2.1




25 580958.08 819041.92 1.54




26 577290.91 312709.09 0.59




27 573623.73 -23623.73 -0.04




28 569956.56 -319956.56 -0.6




29 566289.39 -466289.39 -0.88




30 562622.21 -412622.21 -0.78




31 558955.04 -426955.04 -0.8




32 555287.87 -413287.87 -0.78




33 551620.69 -297620.69 -0.56




34 547953.52 -197953.52 -0.37




35 544286.35 -94286.35 -0.18




36 540619.17 459380.83 0.86




37 536952 1163048 2.19




38 533284.83 666715.17 1.25




39 529617.65 -70617.65 -0.13




40 525950.48 -304950.48 -0.57




41 522283.31 -521283.31 -0.98




42 518616.13 -268616.13 -0.51




43 514948.96 -189948.96 -0.36




44 511281.79 -157281.79 -0.3




45 507614.61 -357614.61 -0.67




46 503947.44 -403947.44 -0.76




47 500280.27 -241280.27 -0.45




48 496613.1 1403386.9 2.64





Sheet 2: Временные ряды_ИД

Месяц 1994 1996 1997 1998
0 0














Январь 1500000 1650000 1400000 1700000
1
668970.24




Февраль 900000 850000 890000 1200000
2
665303.06


841271126736.11
Март 700000 600000 550000 459000
3
661635.89


100621126736.11
Апрель 300000 125000 250000 221000
4
657968.72


13737793402.78
Май 400000 300000 100000 1000
5
654301.55


79971126736.11
Июнь 250000 450000 150000 250000
6
650634.37


33412793402.78
Июль 200000 600000 132000 325000
7
646967.2


110750293402.78
Август 150000 750000 142000 354000
8
643300.03


146529460069.45
Сентябрь 300000 300000 254000 150000
9
639632.85


187308626736.11
Октябрь 250000 259000 350000 100000
10
635965.68


79971126736.11
Ноябрь 400000 453000 450000 259000
11
632298.51


110750293402.78
Декабрь 2000000 1700000 1000000 1900000
12
628631.33


33412793402.78






13
624964.16


2008479460069.44






14
621296.99


1138933626736.11

1994 1996 1997 1998
15
617629.81


71400293402.78
Январь 224% 264% 241% 317%
16
613962.64


296126736.11
Февраль 135% 137% 154% 225%
17
610295.47


209573210069.45
Март 106% 97% 96% 87%
18
606628.29


79971126736.11
Апрель 46% 20% 44% 42%
19
602961.12


17633626736.11
Май 61% 49% 18% 0%
20
599293.95


296126736.11
Июнь 38% 74% 27% 48%
21
595626.77


27958626736.11
Июль 31% 100% 24% 63%
22
591959.6












79971126736.11
Август 23% 125% 26% 69%
23
588292.43



104841043402.78
Сентябрь 47% 50% 46% 30%
24
584625.25


16845876736.11
Октябрь 39% 44% 64% 20%
25
580958.08


1248154460069.44
Ноябрь 63% 77% 83% 52%
26
577290.91


667829460069.45
Декабрь 318% 291% 185% 383%
27
573623.73


94376960069.44






28
569956.56


1075293402.78

Сезонные индексы Тренд Прогноз на 1999

29
566289.39


110750293402.78
Январь 209% 492945.92 1031068.82

30
562622.21


233087793402.78
Февраль 130% 489278.75 637311.12

31
558955.04


187308626736.11
Март 77% 485611.58 374398.66

32
555287.87


203213126736.11
Апрель 30% 481944.4 146353.57

33
551620.69


194297293402.78
Май 26% 478277.23 122573.55

34
547953.52


108103960069.45
Июнь 37% 474610.06 177950.9

35
544286.35


54191960069.44
Июль 43% 470942.88 204531.36

36
540619.17


17633626736.11
Август 49% 467275.71 227352.63

37
536952


174062793402.78
Сентябрь 35% 463608.54 160283.5

38
533284.83












1248154460069.44
Октябрь 33% 459941.36 153418.64

39
529617.65












380946126736.11
Ноябрь 55% 456274.19 250687.84

40
525950.48












15324376736.11
Декабрь 235% 452607.02 1064984.99

41
522283.31












130893210069.45






42
518616.13












338481543402.78






43
514948.96












110750293402.78
Прибыль Критерий серий Критерий инверсий Интервалы группировки Расчетная чястота Теоретическая частота 44
511281.79












66456543402.78
1500000 + 42 9

45
507614.61












52345626736.11
900000 + 1 212279.04 10 0 46
503947.44












187308626736.11
700000 + 34 423558.08 17 0 47
500280.27












233087793402.78
300000 - 18 634837.12 7 0 48
496613.1












104841043402.78
400000 - 24 846116.16 2 0















1735037793402.78
250000 - 11 1057395.2 4 0















Дисперсия по столбцу
200000 - 9 1268674.24 1 0















278992706597.22
150000 - 6 1479953.29 1 0
















300000 - 15 1691232.33 2 0
















250000 - 9 1902511.37 3 0
















400000 - 19



















2000000 + 36



















1650000 + 32



















850000 + 27



















600000 + 24



















125000 - 3



















300000 - 13



















450000 - 17



















600000 + 21



















750000 + 21



















300000 - 13



















259000 - 11



















453000 - 16



















1700000 + 22



















1400000 + 21



















890000 + 18



















550000 - 17



















250000 - 8



















100000 - 1



















150000 - 4



















132000 - 2



















142000 - 2



















254000 - 5



















350000 - 7



















450000 - 8



















1000000 + 9



















1700000 + 10



















1200000 + 9



















459000 - 8



















221000 - 3



















1000 - 0



















250000 - 2



















325000 - 3



















354000 - 3



















150000 - 1



















100000 - 0



















259000 - 0



















1900000 + 0



















Cреднее по столбцу Доверительный интервал



















582791.67 429399.29 736184.05



















Дисперсия по столбцу Доверительный интервал




















278992706597.22 220975011966.12 536744052806.77



















Cреднее квадратичное отклонение





















528197.6 Критерий серий


















Медиана 18 10 33
Хи-квадрат критерий
















352000



0
















Размах Критерий инверсий
Табличное значение
















1999000 495 585 729
55.76
















Вариация





















91%





















Ассиметрия





















1.37





















Эксцес





















0.8






















Sheet 3: Анализ У

Прибыль Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
Y, %


7
1.99 - 0 8 12.68 0.22
12.21 - 0 2 23.37 0.29
23.07 - 0 1 34.06 0.31
24.14 + 0 2 44.76 0.29
35.05 + 0 0 55.45 0.23
36.87 + 0 5 66.14 0.16
4.7 - 0 2 76.83 0.09
58.45 + 0


59.55 + 0


61.42 + 0


61.51 + 0


61.95 + 0


71.24 + 0


71.45 + 0


81.88 + 0


10.08 - 0


10.25 - 0


10.81 - 0


11.09 - 0


12.64 - 0


12.92 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


34.92 22.75 47.08


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


714.4 439.05 1564.38


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
26.73 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

24.14 5 5 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
79.89




Вариация Критерий инверсий

77% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.37 тренд отсутствует

Эксцес




-1.55





Sheet 4: Регрессионный анализ_ИД


Прибыль Коэффициент качества продукции Доля в общем объеме продаж Розничная цена Коэффициент издержек на 1 продукции Удовлетворение условий розничных торговцев
Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего Отклонение от среднего
Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего Квадраты отклонений от среднего
Y, % X1 X2 X3 X4 X5
Y X1 X2 X3 X4 X5
Y X1 X2 X3 X4 X5
1 1.99 1.22 1.24 1.3 35.19 2.08
-32.93 -1.07 -0.84 -0.09 -22.27 0.14
1084.23 1.14 0.71 0.01 496.1 0.02
2 12.21 1.45 1.54 1.04 80 1.09
-22.71 -0.84 -0.54 -0.35 22.54 -0.85
515.64 0.71 0.3 0.12 507.9 0.72
3 23.07 1.9 1.31 1 23.31 2.28
-11.85 -0.39 -0.77 -0.39 -34.15 0.34
140.37 0.15 0.6 0.15 1166.45 0.12
4 24.14 2.53 1.36 1.64 80 1.44
-10.78 0.24 -0.72 0.25 22.54 -0.5
116.16 0.06 0.52 0.06 507.9 0.25
5 35.05 3.41 2.65 1.19 80 1.75
0.13 1.12 0.57 -0.2 22.54 -0.19
0.02 1.25 0.32 0.04 507.9 0.04
6 36.87 1.96 1.63 1.26 68.84 1.54
1.95 -0.33 -0.45 -0.13 11.38 -0.4
3.81 0.11 0.21 0.02 129.43 0.16
7 4.7 2.71 1.66 1.28 80 0.47
-30.22 0.42 -0.42 -0.11 22.54 -1.47
913.1 0.18 0.18 0.01 507.9 2.15
8 58.45 1.76 1.4 1.42 30.32 2.51
23.53 -0.53 -0.68 0.03 -27.14 0.57
553.77 0.28 0.47 0 736.76 0.33
9 59.55 2.09 2.61 1.65 80 2.81
24.63 -0.2 0.53 0.26 22.54 0.87
606.75 0.04 0.28 0.07 507.9 0.76
10 61.42 1.1 2.42 1.24 32.94 0.59
26.5 -1.19 0.34 -0.15 -24.52 -1.35
702.38 1.42 0.11 0.02 601.39 1.82
11 61.51 3.62 3.5 1.09 28.56 0.64
26.59 1.33 1.42 -0.3 -28.9 -1.3
707.15 1.77 2.01 0.09 835.4 1.68
12 61.95 3.53 1.29 1.29 78.75 1.73
27.03 1.24 -0.79 -0.1 21.29 -0.21
730.75 1.54 0.63 0.01 453.12 0.04
13 71.24 2.09 2.44 1.65 38.63 1.83
36.32 -0.2 0.36 0.26 -18.83 -0.11
1319.32 0.04 0.13 0.07 354.69 0.01
14 71.45 1.54 2.6 1.19 48.67 0.76
36.53 -0.75 0.52 -0.2 -8.79 -1.18
1334.61 0.56 0.27 0.04 77.32 1.39
15 81.88 2.41 2.11 1.64 40.83 0.14
46.96 0.12 0.03 0.25 -16.63 -1.8
2205.47 0.01 0 0.06 276.67 3.23
16 10.08 3.64 2.06 1.46 80 3.53
-24.84 1.35 -0.02 0.07 22.54 1.59
616.91 1.82 0 0 507.9 2.54
17 10.25 2.61 1.85 1.59 80 2.13
-24.67 0.32 -0.23 0.2 22.54 0.19
608.49 0.1 0.05 0.04 507.9 0.04
18 10.81 2.62 2.28 1.57 80 3.86
-24.11 0.33 0.2 0.18 22.54 1.92
581.18 0.11 0.04 0.03 507.9 3.7
19 11.09 3.29 4.07 1.78 80 1.28
-23.83 1 1.99 0.39 22.54 -0.66
567.76 1 3.94 0.15 507.9 0.43
20 12.64 1.24 1.84 1.38 31.2 4.25
-22.28 -1.05 -0.24 -0.01 -26.26 2.31
496.29 1.1 0.06 0 689.76 5.35
21 12.92 1.37 1.9 1.55 29.49 3.98
-22 -0.92 -0.18 0.16 -27.97 2.04
483.9 0.85 0.03 0.03 782.51 4.17

Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу Среднее по столбцу
Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность Погрешность
Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу
M(X) 34.92 2.29 2.08 1.39 57.46 1.94
0 0 0 0 0 0
714.4 0.71 0.54 0.05 558.54 1.45

Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу Дисперсия по столбцу













D(X) 714.4 0.71 0.54 0.05 558.54 1.45













S2 26.73 0.84 0.74 0.23 23.63 1.2













Ковариционная матрица














Y X1 X2 X3 X4 X5













Y 680.38 0.21 4.18 -0.07 -189.58 -13.53













X1 0.21 0.68 0.23 0.03 10.04 -0.13













X2 4.18 0.23 0.52 0.04 1.06 -0.17













X3 -0.07 0.03 0.04 0.05 1.3 0.07













X4 -189.58 10.04 1.06 1.3 531.94 -1.12













X5 -13.53 -0.13 -0.17 0.07 -1.12 1.38













Кореляционная матрица














Y X1 X2 X3 X4 X5












Y R 0.95 0.01 0.21 -0.01 -0.3 -0.42













V 8.3 0.04 0.97 -0.05 -1.38 -2.01












X1 R 0.01 0.95 0.36 0.14 0.5 -0.13













V 0.04 8.3 1.71 0.63 2.48 -0.56












X2 R 0.21 0.36 0.95 0.24 0.06 -0.19













V 0.97 1.71 8.3 1.08 0.27 -0.87












X3 R -0.01 0.14 0.24 0.95 0.24 0.25













V -0.05 0.63 1.08 8.3 1.11 1.14












X4 R -0.3 0.5 0.06 0.24 0.95 -0.04













V -1.38 2.48 0.27 1.11 8.3 -0.18












X5 R -0.42 -0.13 -0.19 0.25 -0.04 0.95













V -2.01 -0.56 -0.87 1.14 -0.18 8.3


































Область принятия гипотезы -1.96 1.96















Sheet 5: Пошаговая регрессия

Шаг 0 Альфа 0.05 F-включения, мин 4.00 F-удаления, мин 4.49


X1 X2 X3 X4 X5


r 0.01 0.21 -0.01 -0.3 -0.42


F 0 0.9 0 1.88 4.09











Шаг 1







Включаем X5







ВЫВОД ИТОГОВ







Регрессионная статистика






Множественный R 0.44






R-квадрат 0.2






Нормированный R-квадрат 0.15






Стандартная ошибка 24.6






Наблюдения 21






Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 1 2792.29 2792.29 4.62 0.04


Остаток 19 11495.75 605.04




Итого 20 14288.04






Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 53.95 10.36 5.21 0 32.27 75.64 32.27 75.64
Переменная X 1 -9.82 4.57 -2.15 0.04 -19.4 -0.25 -19.4 -0.25

X1 X2 X3 X4 X5


r -0.39 -0.05 -0.93 -0.87



F 3.18 0.04 119.46 58.62



Шаг 2







Включаем X3







ВЫВОД ИТОГОВ







Регрессионная статистика






Множественный R 0.55






R-квадрат 0.31






Нормированный R-квадрат 0.23






Стандартная ошибка 23.46






Наблюдения 21






Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 2 4383.99 2191.99 3.98 0.04


Остаток 18 9904.06 550.23




Итого 20 14288.04






Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 76.26 16.42 4.64 0 41.76 110.76 41.76 110.76
Переменная X 1 -0.38 0.22 -1.7 0.11 -0.84 0.09 -0.84 0.09
Переменная X 2 -10.13 4.36 -2.32 0.03 -19.3 -0.96 -19.3 -0.96

X5 X3





F-удаления 7.97 7.97






X1 X2 X4




r -0.84 -0.61 -1.62




F 39.15 10.2 -27.42




Шаг3







Включаем X1







ВЫВОД ИТОГОВ







Регрессионная статистика






Множественный R 0.46






R-квадрат 0.21






Нормированный R-квадрат 0.07






Стандартная ошибка 25.73






Наблюдения 21






Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 3 3031.59 1010.53 1.53 0.24


Остаток 17 11256.45 662.14




Итого 20 14288.04






Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 40.33 37.28 1.08 0.29 -38.33 118.99 -38.33 118.99
Переменная X 1 -2.3 7.01 -0.33 0.75 -17.08 12.48 -17.08 12.48
Переменная X 2 14.9 26.76 0.56 0.58 -41.55 71.36 -41.55 71.36
Переменная X 3 -10.78 5.04 -2.14 0.05 -21.41 -0.14 -21.41 -0.14

X1 X3 X5




F-удаления 4.58 4.58 4.58





X2 X4





r -0.74 -0.98





F 19.2 508





ШАГ4







Включаем X4







ВЫВОД ИТОГОВ







Регрессионная статистика






Множественный R 0.61






R-квадрат 0.37






Нормированный R-квадрат 0.21






Стандартная ошибка 23.73






Наблюдения 21






Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 4 5281.24 1320.31 2.35 0.1


Остаток 16 9006.8 562.93




Итого 20 14288.04






Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 39.93 34.38 1.16 0.26 -32.94 112.81 -32.94 112.81
Переменная X 1 5.25 7.48 0.7 0.49 -10.61 21.1 -10.61 21.1
Переменная X 2 25.49 25.23 1.01 0.33 -28 78.99 -28 78.99
Переменная X 3 -0.54 0.27 -2 0.06 -1.11 0.03 -1.11 0.03
Переменная X 4 -11.04 4.65 -2.38 0.03 -20.9 -1.19 -20.9 -1.19

X1 X3 X4 X5



F-удаления 9.38 9.38 9.38 9.38




X2






r -1.75






F 72.79






ШАГ5







Включаем X2








Sheet 6: Множественная регрессия

ВЫВОД ИТОГОВ
















Регрессионная статистика






Множественный R 0.61






R-квадрат 0.37






Нормированный R-квадрат 0.16






Стандартная ошибка 24.47






Наблюдения 21















Дисперсионный анализ








Степени свободы SS MS F Значимость F


Регрессия 5 5307.5 1061.5 1.77 0.18


Остаток 15 8980.54 598.7




Итого 20 14288.04















Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 38.95 35.76 1.09 0.29 -37.27 115.17 -37.27 115.17
Переменная X 1 4.54 8.42 0.54 0.6 -13.42 22.49 -13.42 22.49
Переменная X 2 1.83 8.74 0.21 0.84 -16.8 20.46 -16.8 20.46
Переменная X 3 23.65 27.48 0.86 0.4 -34.92 82.22 -34.92 82.22
Переменная X 4 -0.53 0.29 -1.83 0.09 -1.14 0.09 -1.14 0.09
Переменная X 5 -10.78 4.96 -2.17 0.05 -21.34 -0.22 -21.34 -0.22



























ВЫВОД ОСТАТКА
















Наблюдение Предсказанное Y Остатки Стандартные остатки













2 19.09 -6.88 -0.39




3 36.77 -13.7 -0.78




4 34.07 -9.93 -0.56




5 26.45 8.6 0.49




6 27.79 9.08 0.52




7 37.38 -32.68 -1.86




8 40.06 18.39 1.04













10 54 7.42 0.42




11 65.63 -4.12 -0.23




12 27.74 34.21 1.94




13 51.86 19.38 1.1




14 45.03 26.42 1.5




15 69.53 12.35 0.7




16 13.61 -3.53 -0.2




17 26.71 -16.46 -0.93




18 8.42 2.39 0.14




19 47.52 -36.43 -2.07




20 18.34 -5.7 -0.32




21 26.87 -13.95 -0.79























Результат регрессии Y=4,53711108952303*X1+1,830578196*X2+23,64597929*X3-0,526248308*X5-10,78003746*X5+38,95021506

Sheet 7: Оценка влияния факторов


Прибыль Коэффициент качества продукции Доля в общем объеме продаж Розничная цена Коэффициент издержек на 1 продукции Удовлетворение условий розничных торговцев




Y, % X1 X2 X3 X4 X5 Z1 Z2 Z3 Z4 Z5
1 1.99 1.22 1.24 1.3 35.19 2.08 1.45 1.68 5.73 1.49 1.73
2 12.21 1.45 1.54 1.04 80 1.09 1.72 2.09 4.58 3.39 0.91
3 23.07 1.9 1.31 1 23.31 2.28 2.25 1.78 4.41 0.99 1.9
4 24.14 2.53 1.36 1.64 80 1.44 3 1.85 7.23 3.39 1.2
5 35.05 3.41 2.65 1.19 80 1.75 4.04 3.6 5.24 3.39 1.46
6 36.87 1.96 1.63 1.26 68.84 1.54 2.32 2.21 5.55 2.91 1.28
7 4.7 2.71 1.66 1.28 80 0.47 3.21 2.25 5.64 3.39 0.39
8 58.45 1.76 1.4 1.42 30.32 2.51 2.09 1.9 6.26 1.28 2.09
9 59.55 2.09 2.61 1.65 80 2.81 2.48 3.54 7.27 3.39 2.34
10 61.42 1.1 2.42 1.24 32.94 0.59 1.3 3.28 5.46 1.39 0.49
11 61.51 3.62 3.5 1.09 28.56 0.64 4.29 4.75 4.8 1.21 0.53
12 61.95 3.53 1.29 1.29 78.75 1.73 4.18 1.75 5.68 3.33 1.44
13 71.24 2.09 2.44 1.65 38.63 1.83 2.48 3.31 7.27 1.63 1.52
14 71.45 1.54 2.6 1.19 48.67 0.76 1.82 3.53 5.24 2.06 0.63
15 81.88 2.41 2.11 1.64 40.83 0.14 2.86 2.86 7.23 1.73 0.12
16 10.08 3.64 2.06 1.46 80 3.53 4.31 2.8 6.43 3.39 2.93
17 10.25 2.61 1.85 1.59 80 2.13 3.09 2.51 7.01 3.39 1.77
18 10.81 2.62 2.28 1.57 80 3.86 3.1 3.09 6.92 3.39 3.21
19 11.09 3.29 4.07 1.78 80 1.28 3.9 5.52 7.84 3.39 1.06
20 12.64 1.24 1.84 1.38 31.2 4.25 1.47 2.5 6.08 1.32 3.53
21 12.92 1.37 1.9 1.55 29.49 3.98 1.62 2.58 6.83 1.25 3.31









































































Sheet 8: Влияние коэфициентов

ВЫВОД ИТОГОВ
















Регрессионная статистика






Множественный R 0.61






R-квадрат 0.37






Нормированный R-квадрат 0.16






Стандартная ошибка 24.47






Наблюдения 21















Дисперсионный анализ








df SS MS F Значимость F


Регрессия 5 5307.5 1061.5 1.77 0.18


Остаток 15 8980.54 598.7




Итого 20 14288.04















Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y-пересечение 38.95 35.76 1.09 0.29 -37.27 115.17 -37.27 115.17
Переменная X 1 3.83 7.11 0.54 0.6 -11.32 18.98 -11.32 18.98
Переменная X 2 1.35 6.44 0.21 0.84 -12.38 15.07 -12.38 15.07
Переменная X 3 5.37 6.24 0.86 0.4 -7.93 18.66 -7.93 18.66
Переменная X 4 -12.44 6.8 -1.83 0.09 -26.94 2.07 -26.94 2.07
Переменная X 5 -12.97 5.96 -2.17 0.05 -25.67 -0.26 -25.67 -0.26



























ВЫВОД ОСТАТКА
















Наблюдение Предсказанное Y Остатки Стандартные остатки




1 36.55 -34.56 -1.63




2 19.09 -6.88 -0.32




3 36.77 -13.7 -0.65




4 34.07 -9.93 -0.47




5 26.45 8.6 0.41




6 27.79 9.08 0.43




7 37.38 -32.68 -1.54




8 40.06 18.39 0.87




9 19.83 39.72 1.87




10 54 7.42 0.35




11 65.63 -4.12 -0.19




12 27.74 34.21 1.61




13 51.86 19.38 0.91




14 45.03 26.42 1.25




15 69.53 12.35 0.58




16 13.61 -3.53 -0.17




17 26.71 -16.46 -0.78




18 8.42 2.39 0.11




19 47.52 -36.43 -1.72




20 18.34 -5.7 -0.27




21 26.87 -13.95 -0.66





Sheet 9: Анализ Х1

Коэффициент качества продукции Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X1


7
1.22 - 0 4 1.44 5.96
1.45 - 0 3 1.78 8.24
1.9 - 0 4 2.11 9.71
2.53 + 0 1 2.45 9.75
3.41 + 0 4 2.79 8.34
1.96 - 0 0 3.13 6.08
2.71 + 0 2 3.46 3.78
1.76 - 0


2.09 + 0


1.1 - 0


3.62 + 0


3.53 + 0


2.09 + 0


1.54 - 0


2.41 + 0


3.64 + 0


2.61 + 0


2.62 + 0


3.29 + 0


1.24 - 0


1.37 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


2.29 1.91 2.67


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.71 0.44 1.56


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.84 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

2.09 5 11 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
2.54




Вариация Критерий инверсий

37% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.29 тренд отсутствует

Эксцес




-1.16





Sheet 10: Анализ Х2

Доля в общем объеме продаж Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X2


9
1.24 - 0 5 1.53 8.61
1.54 - 0 3 1.83 10.71
1.31 - 0 5 2.12 11.35
1.36 - 0 1 2.42 10.25
2.65 + 0 5 2.71 7.89
1.63 - 0 0 3.01 5.18
1.66 - 0 0 3.3 2.89
1.4 - 0 1 3.6 1.38
2.61 + 0 1 3.89 0.56
2.42 + 0


3.5 + 0


1.29 - 0


2.44 + 0


2.6 + 0


2.11 + 0


2.06 + 0


1.85 - 0


2.28 + 0


4.07 + 0


1.84 - 0


1.9 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


2.08 1.75 2.42


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.54 0.33 1.19


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.74 Критерий серий
0
Медиана мин. рассчетное макс.

1.9 5 10 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
2.83




Вариация Критерий инверсий

35% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

1.19 тренд отсутствует

Эксцес




1.49





Sheet 11: Анализ Х3

Розничная цена Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X3


8
1.3 - 0 3 1.09 15.4
1.04 - 0 0 1.18 24.12
1 - 0 4 1.27 32.2
1.64 + 0 3 1.36 36.63
1.19 - 0 2 1.45 35.52
1.26 - 0 1 1.54 29.34
1.28 - 0 3 1.64 20.65
1.42 + 0 4 1.73 12.39
1.65 + 0


1.24 - 0


1.09 - 0


1.29 - 0


1.65 + 0


1.19 - 0


1.64 + 0


1.46 + 0


1.59 + 0


1.57 + 0


1.78 + 0


1.38 + 0


1.55 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


1.39 1.29 1.49


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


0.05 0.03 0.11


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
0.23 Критерий серий
0
Медиана мин. рассчетное макс.

1.38 5 8 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
0.78




Вариация Критерий инверсий

16% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

-0.06 тренд отсутствует

Эксцес




-1.12





Sheet 12: Анализ Х4

Коэффициент издержек на 1 продукции Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X4


5
35.19 - 0 5 32.76 0.21
80 + 11 4 42.22 0.29
23.31 - 0 1 51.67 0.34
80 + 10 0 61.12 0.35
80 + 10 1 70.58 0.3
68.84 + 0


80 + 9


30.32 - 0


80 + 8


32.94 - 0


28.56 - 0


78.75 + 0


38.63 - 0


48.67 - 0


40.83 - 0


80 + 2


80 + 2


80 + 2


80 + 2


31.2 - 0


29.49 - 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


57.46 46.71 68.22


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


558.54 343.26 1223.07


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
23.63 Критерий серий
Err:502
Медиана мин. рассчетное макс.

68.84 5 11 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
56.69




Вариация Критерий инверсий

41% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 56 125

-0.2 тренд отсутствует

Эксцес




-1.98





Sheet 13: Анализ Х5

Удовлетворение условий розничных торговцев Критерий серий Критерий инверсий Расчетная частота Интервалы группировки Теоретическая частота
X5


8
2.08 + 0 3 0.62 3.83
1.09 - 0 3 1.1 5.47
2.28 + 0 3 1.58 6.67
1.44 - 0 3 2.06 6.93
1.75 + 0 4 2.55 6.13
1.54 - 0 1 3.03 4.62
0.47 - 0 0 3.51 2.97
2.51 + 0 3 3.99 1.63
2.81 + 0


0.59 - 0


0.64 - 0


1.73 - 0


1.83 + 0


0.76 - 0


0.14 - 0


3.53 + 0


2.13 + 0


3.86 + 0


1.28 - 0


4.25 + 0


3.98 + 0


Среднее по столбцу Доверительный интервал


1.94 1.39 2.49


Дисперсия по столбцу Доверительный интервал


1.45 0.89 3.17


Cреднее квадратичное отклонение



Хи-квадрат критерий
1.2 Критерий серий
0.07
Медиана мин. рассчетное макс.

1.75 5 13 15
Табличное значение
Размах тренд отсутствует
12.6
4.11




Вариация Критерий инверсий

62% мин. рассчетное макс.

Ассиметрия 64 0 125

0.53 тренд отсутствует

Эксцес




-0.58






Overview

Лист1
Лист2


Sheet 1: Лист1


Прибыль Коэффициент качества продукции Доля в общем объеме продаж Розничная цена Коэффициент издержек на 1 продукции Удовлетворение условий розничных торговцев
Y, % X1 X2 X3 X4 X5
1 1.99 1.22 1.24 1.3 35.19 2.08
2 12.21 1.45 1.54 1.04 80 1.09
3 23.07 1.9 1.31 1 23.31 2.28
4 24.14 2.53 1.36 1.64 80 1.44
5 35.05 3.41 2.65 1.19 80 1.75
6 36.87 1.96 1.63 1.26 68.84 1.54
7 4.7 2.71 1.66 1.28 80 0.47
8 58.45 1.76 1.4 1.42 30.32 2.51
9 59.55 2.09 2.61 1.65 80 2.81
10 61.42 1.1 2.42 1.24 32.94 0.59
11 61.51 3.62 3.5 1.09 28.56 0.64
12 61.95 3.53 1.29 1.29 78.75 1.73
13 71.24 2.09 2.44 1.65 38.63 1.83
14 71.45 1.54 2.6 1.19 48.67 0.76
15 81.88 2.41 2.11 1.64 40.83 0.14
16 10.08 3.64 2.06 1.46 80 3.53
17 10.25 2.61 1.85 1.59 80 2.13
18 10.81 2.62 2.28 1.57 80 3.86
19 11.09 3.29 4.07 1.78 80 1.28
20 12.64 1.24 1.84 1.38 31.2 4.25
21 12.92 1.37 1.9 1.55 29.49 3.98

Sheet 2: Лист2

Месяц 1994 1996 1997 1998
Январь 1500000 1650000 1400000 1700000
Февраль 900000 850000 890000 1200000
Март 700000 600000 550000 459000
Апрель 300000 125000 250000 221000
Май 400000 300000 100000 1000
Июнь 250000 450000 150000 250000
Июль 200000 600000 132000 325000
Август 150000 750000 142000 354000
Сентябрь 300000 300000 254000 150000
Октябрь 250000 259000 350000 100000
Ноябрь 400000 453000 450000 259000
Декабрь 2000000 1700000 1000000 1900000
Оценить/Добавить комментарий
Имя
Оценка
Комментарии:
Где скачать еще рефератов? Здесь: letsdoit777.blogspot.com
Евгений22:10:39 18 марта 2016
Кто еще хочет зарабатывать от 9000 рублей в день "Чистых Денег"? Узнайте как: business1777.blogspot.com ! Cпециально для студентов!
13:59:02 24 ноября 2015

Работы, похожие на Реферат: Экономическое планирование методами математической статистики

Назад
Меню
Главная
Рефераты
Благодарности
Опрос
Станете ли вы заказывать работу за деньги, если не найдете ее в Интернете?

Да, в любом случае.
Да, но только в случае крайней необходимости.
Возможно, в зависимости от цены.
Нет, напишу его сам.
Нет, забью.



Результаты(150991)
Комментарии (1842)
Copyright © 2005-2016 BestReferat.ru bestreferat@mail.ru       реклама на сайте

Рейтинг@Mail.ru